递归算法在树型视图中的应用

论述了递归算法的特征，并运用递归算法将后端数据库中的数据检索出来放入一个树型控件中，创建一个树型目录，在客户端用户可以操作该树型目录，以完成进一步的数据库导航功能。     

XML递归安全视图的查询重写算法

XML(Extensive Markup Language)安全视图和查询重写是实现访问控制的关键技术.研究了基于XML递归安全视图的查询重写问题,分析了以前有关查询重写的研究工作,提出了一种基于XPath查询语言的能处理递归视图的查询重写算法,并对算法进行了分析,解决了当安全视图中存在递归时把查询进行有效重写的问题,避免了视图的物化和保存.     

树型结构在递归程序教学中的应用

递归程序可以嵌套调用,因此在运行过程中其运行轨迹较复杂。本文将用数据结构中的树型结构来形象化描述递归程序运行轨迹,使递归程序的运行轨迹更加清晰明了和易于理解。     

树型数据结构中递归算法的实现

利用递归可完美地解决树型数据结构的许多算法问题,本文对树型数据结构中递归算法的应用和实现进行了较全面的探讨。文中算法采用C/C++言语描述。     

在JSP中使用递归算法生成目录树

由于JSP开发环境没有TreeView控件,因此在JSP中生成目录树比较困难。针对这一问题,提出了一个用于生成目录树的有效方法,并详细讲述了如何在JSP中利用递归算法将该方法与数据库技术相结合来生成目录树。     

基于递归算法的树型结构图的设计与实现

公交集团运营组织与调度系统加快了公交集团信息化建设步伐,提高了其管理水平和效率。在系统中需要用树型图来体现公交集团的组织结构,利用递归算法、开发工具和数据库三者结合来生成公交集团从总公司到分公司再到车队的三级结构图,从而为后续各模块的实现打下了基础。     

递归的非递归算法研究

本文对递归的非递归算法进行了研究，并给出了由递归到递推的抽象算法，并说明了该算法的具体运用。     

一种求解树深度的非递归算法

树是计算机科学中经常用到的一种典型的非线性数据结构。本文介绍一种求解其深度（高度）的非递归算法，同递归算法比较，既易于理解，又解决了某些高级语言因无递归机制而带来的实现上困难。     

利用视图技术实现非递归规则的表示与推理

介绍利用视图技术实现非递归规则的表示和推理，并将该思想应用到开发的一个演绎数据库中去。     

递归算法的非递归实现

递归以其算法简单清晰、可读性强及易实现而具有很好的理论，但在实际应用时，递归过程用到的大量数据不管有用无用都需要保存，而当递归层次多到一定程度，将耗尽系统内存资源，因此很少在真正的实际应用中使用，实用性较差。如果可以设计出一种既保持递归算法简单、清晰、易实现的优点，双能避免递归算法极耗内存缺陷的新型递归算法，将是一件十分有意义的事情。     

论递归算法的非递归化

递归算法简单自然、结构清晰、易写易读、易于验证其正确性，但执行效率不高。因此，在程序设计中，通常对所要处理的问题先用递归算法加以描述，然后再将其改写成非递归算法。本文从四个方面论述了递归算法的模拟问题。     

基于递归算法和树形控件的动态树形图的实现

TreeView是微软公司在标准ASP.NET控件之外创建的一个控件集合,其功能是为Web应用程序利用树形结构组织数据。在分析该控件的安装与创建静态树形图的基础上,介绍了利用网络数据库提供树形图的节点信息,通过递归算法在Web应用程序中创建动态树形图的方法。实验结果表明,这种方法是有效的,为ASP.NET用户创建Web应用程序带来很大方便。     

一个递归算法非递归化的算法框架

虽然递归算法具有结构简练、清晰、可读性强等优点,但有时受执行效率和程序设计语言的限制,必须实现递归向非递归的转换.提出一个通用的算法框架实现一般递归算法向非递归算法的转换.该框架产生的非递归算法没有标号,适用于大多数程序设计语言.结合几个典型的实例说明该框架的应用方法和有效性.     

递归算法的非递归化实现

由递归算法直接转换成相应的非递归算法能有效地提高程序的执行效率，本文列出了几类递归算法的非递归化实现方法，分别说明了这几类递归算法的特点及算法实例，并给出了相应的非递归算法。     

汉诺塔非递归算法研究

汉诺塔(Tower of Hanoi)问题是求在三个柱子之间移动圆盘的方法,它是递归程序设计的经典例子,已经证明其时间复杂度下限是O(2n),空间复杂度是O(n),实际使用时很容易溢出.给出汉诺塔问题的两个非递归算法:解集递推法和解集树法.解集递推法的时间复杂度和空间复杂度都是O(2n),该算法空间复杂度很大,无法实际使用,提出该算法的目的是为了引出解集树法.解集树法可以计算出指定的任意一步移动方法,时间复杂度和空间复杂度分别是O(n*2n)和O(1).并证明了汉诺塔问题的空间复杂度下限是O(1).